尽管对人工智能 (AI) 的研究可以追溯到几十年前,但由于大型语言模型 (LLM) 和旨在模仿人类对话的聊天机器人(如 ChatGPT)的出现,人工智能在过去几年中变得越来越突出。这导致人们对人工智能辅助教育的潜力重新产生了兴趣,特别是通过其改善个性化学习的潜力,以及它对学术诚信带来的挑战以及对安全和隐私的普遍担忧。在第二语言习得方面,人工智能的最新发展建立在智能计算机辅助语言学习 (iCALL)(Schulze,2008)的先前研究基础上,旨在研究如何通过个性化学习材料、教学和反馈来增强学习(Hellmich 和 Vinall,2021;Xiao 和 Park,2021;Dai 和 Wu,2023)。例如,在反馈方面,语言学习者可以使用人工智能技术在计算机或移动设备上录制自己的声音,然后通过语音评估系统获得分数和反馈(Dizon,2020;Zou 等,2023a)。此外,当他们使用人工智能进行口语练习时,可以通过社交网络环境中的协作活动来提高学习成果(Zou 等,2023b)。除了直接指导之外,人工智能还在提高管理、课程开发和测试流程的效率方面取得了重大进展(Xu 等,2021)。尽管人工智能在语言教育方面具有相当大的潜力,但该主题的研究仍然很少,现有的研究已经开始确定进一步研究的重要领域。一个新出现的问题是如何为学生提供一系列与课程和评估一致的输入。研究发现了语言学习人工智能编程方面的差距,包括调整各种类型的语言技能即时反馈等功能以维持自主学习。因此,需要进一步研究人工智能程序的潜力,探索如何将人工智能应用于培养现实生活中所需的语言技能。同样重要的是考虑人工智能程序中的即时反馈如何满足学习者的语言学习目标,以及如何设计各种反馈来增强学习者在计算机或移动设备上的自主学习。
主要关键词